DeepMind GenCast do Google: IA revoluciona a previsão do tempo para 15 dias

O Google DeepMind lançou o GenCast, um modelo de previsão do tempo baseado em IA que atinge uma precisão sem precedentes para previsões com até 15 dias de antecedência. Projetado especificamente para a geometria da Terra, o GenCast gera prováveis ​​cenários meteorológicos futuros analisando dados meteorológicos atuais e padrões derivados de dados históricos de 1979 a 2018.

Em testes comparando o GenCast com o Ensemble Forecast System (ENS) líder do setor, ele superou o ENS em precisão em 97,2% das vezes, subindo para 99,8% para previsões de 36 horas. Especialmente GenCast destacou-se na previsão de eventos climáticos extremos como ciclones tropicais. Além disso, apresenta uma eficiência notável: usando uma única unidade de processamento Google Cloud Tensor v5, uma previsão de 15 dias é produzida em apenas oito minutos, em comparação com as horas exigidas pelos modelos tradicionais baseados em supercomputadores.

Apesar de seus sucessos, não se espera que o GenCast substitua os meteorologistas. O modelo baseia-se em dados históricos, que podem ser menos informativos no contexto das alterações climáticas e não podem ter em conta todas as variáveis ​​atmosféricas. As previsões tradicionais baseadas na física e a análise especializada continuam a ser essenciais para garantir a fiabilidade.

GenCast complementa outras ferramentas meteorológicas baseadas em IA, como FourCastNet da Nvidia e Pangu Weather da Huawei. As suas aplicações potenciais vão além da meteorologia, incluindo o planeamento de energias renováveis ​​e a preparação para catástrofes, onde cenários baseados em probabilidades podem influenciar a alocação de recursos.

A DeepMind planeja refinar e integrar ainda mais o GenCast em sistemas de previsão mais abrangentes. O formato de acesso aberto do modelo permite previsões históricas e em tempo real para complementar os métodos meteorológicos existentes. Embora o GenCast represente um avanço significativo na precisão e eficiência da previsão, seu papel pretende ser uma ferramenta colaborativa e não uma solução autônoma.

Enviado Geral >Robôs. Leia mais sobre IA (Inteligência Artificial), Deepmind e Google.

O Google DeepMind lançou o GenCast, um modelo de previsão do tempo baseado em IA que atinge uma precisão sem precedentes para previsões com até 15 dias de antecedência. Projetado especificamente para a geometria da Terra, o GenCast gera prováveis ​​cenários meteorológicos futuros analisando dados meteorológicos atuais e padrões derivados de dados históricos de 1979 a 2018.

Em testes comparando o GenCast com o Ensemble Forecast System (ENS) líder do setor, ele superou o ENS em precisão em 97,2% das vezes, subindo para 99,8% para previsões de 36 horas. Especialmente GenCast destacou-se na previsão de eventos climáticos extremos como ciclones tropicais. Além disso, apresenta uma eficiência notável: usando uma única unidade de processamento Google Cloud Tensor v5, uma previsão de 15 dias é produzida em apenas oito minutos, em comparação com as horas exigidas pelos modelos tradicionais baseados em supercomputadores.

Apesar de seus sucessos, não se espera que o GenCast substitua os meteorologistas. O modelo baseia-se em dados históricos, que podem ser menos informativos no contexto das alterações climáticas e não podem ter em conta todas as variáveis ​​atmosféricas. As previsões tradicionais baseadas na física e a análise especializada continuam a ser essenciais para garantir a fiabilidade.

GenCast complementa outras ferramentas meteorológicas baseadas em IA, como FourCastNet da Nvidia e Pangu Weather da Huawei. As suas aplicações potenciais vão além da meteorologia, incluindo o planeamento de energias renováveis ​​e a preparação para catástrofes, onde cenários baseados em probabilidades podem influenciar a alocação de recursos.

A DeepMind planeja refinar e integrar ainda mais o GenCast em sistemas de previsão mais abrangentes. O formato de acesso aberto do modelo permite previsões históricas e em tempo real para complementar os métodos meteorológicos existentes. Embora o GenCast represente um avanço significativo na precisão e eficiência da previsão, seu papel pretende ser uma ferramenta colaborativa e não uma solução autônoma.

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